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1 2.RF-MOSFET モデリング 群馬大学大学院理工学府電子情報部門客員教授青木均 2014/6/26

2 アウトライン RF モデリングで重要なポイント 直流特性での着目点 ゲート抵抗 NQS (Non-Quasi-Static) 効果 Extrinsic 容量 基板ネットワーク 寄生インダクタンス RFノイズ RFアプリケーションでのデバイスモデリングフロー Sパラメータによる効果的な解析 マルチフィンガー MOSFETのスケーラブルモデル BSIM4の主な新機能 (BSIM3からの改良内容) マルチフィンガー構造に対応 改良型 NQS(Non Quasi Static) モデル IIR(Intrinsic Input Resistance) モデル 基板抵抗ネットワークモデル

3 直流特性での着目点コンダクタンス特性 伝達コンダクタンス (g m ) と出力コンダクタンス (g ds ) を正確にモデリング ACのSパラメータ特性を無理に測定データと合わせようとすると, 直流特性がずれてしまう?????

4 直流特性での着目点 ドレイン電流の高次微分特性 BSIM4 short 0 次 short short 2 次 id.s [E-3] gm.s [E-3] 次 gm2.s [E-3] 5 0 gm3.s [E-3] vg [E+0] short 3 次 gm4.s [E+0] short vg [E+0] 次 vg [E+0] RF アナログでは, 少なくとも 3 次まで連続が望ましい vg [E+0] vg [E+0]

5 直流特性での着目点 ドレイン電流の高次微分特性 BSIM 次 1 次 次 300 id.s [E-6] gm.s [E-6] gm2.s [E-3] gm3.s [E-3] vg [E+0] 3 次 gm4.s [E-3] vg [E+0] 4 次 vg [E+0] RF アナログでは, 少なくとも 3 次まで連続が望ましい vg [E+0] vg [E+0]

6 ゲート抵抗 シングルフィンガー マルチフィンガー L W f W f RG = Rsh + L N f R N cont cont N f : フィンガー数 R sh : シート抵抗 R cont : コンタクト抵抗 N cont : コンタクト数

7 NQS(Non-Quasi-Static) 効果 QS(Quasi-Static) モデルはトランジットタイム (τ) を表現していない QS モデル Elmore NQS モデル

8 Extrinsic 容量 オーバーラップ容量 (CGSO, CGDO) フリンジング容量 オーバーラップ容量 接合容量 (CGBO) Masanori Shimasue, Yasuo Kawahara, Takeshi Sano, and Hitoshi Aoki, "An Accurate Measurement and Extraction Method of Gate to Substrate Overlap Capacitance," Proc. IEEE 2004 Int. Conference on Microelectronic Test Structures, pp , March 2004.

9 基板ネットワーク (a) (b) (c)

10 寄生インダクタンス ポート 1 ポート 2 M1 ゲート基準面 シールドグランド ゲートリング M2 G ドレイン基準面 シールドグランド M1 寄生インダクタンス Sub S D

11 RF ノイズモデル Correlation Induced Gate Noise Channel Noise

12 RF ノイズ特性 Channel Noise 特性 Noise Correlation 特性 Induced Gate Noise 特性

13 RF アプリケーションでのデバイスモデリングフロー モデリング用 TEG 設計 小信号 AC モデリング モデリング用 TEG 測定 評価 大信号測定 評価 NG DC, CV, AC モデリング DC, CV 測定モデリング OK 終了 S パラメータ測定 De-embedding

14 S パラメータによる効果的な解析 De-embedding 用 TEG 測定 デバイス測定 De-embedding 処理 デバイスのみの S パラメータ マトリクス変換 トランジスタ動作時の高周波容量 順方向拡散容量 トランジットタイム 相互コンダクタンス 入力インピーダンス 出力インピーダンス 寄生抵抗 基板抵抗 自己発熱効果など

15 高周波 RDS モデリング精度 R R DS DS V gsteff に比例関係 6 ( 10 W ) WR eff ( φ V ) 1+ PRWG Vgsteff + PRWB S bseff φs = RDSW RDSWMINI RDSW PRWG V = 6 ( 10 W ) WR eff gsteff V gsteff に反比例関係 + PRWB ( φ V φ ) S bseff S BSIM3 BSIM4 rdsmod=0 R DS R DS V gsteff 1 V gsteff

16 M1: シールド GND マルチフィンガー MOSFET の構造と等価回路 M2: ゲートリング S G D G S G D G S

17 マルチフィンガー MOSFET のチャネル長

18 マルチフィンガー MOSFET の スケーラブルモデル.SUBCKT multi 11=D 22=G RG 21 2 (-100.0m / finger^2) + (441.4 / finger) + (5.108) RDS 31 3 ((49.23K / finger^2) + (7.692K / finger) + (115.5)) * 0.2e-6 / 0.18e-6 RSUB 4 0 1E-3 CGD ( E-019 * finger^2) + ( 1.091f * finger) + ( E-019) CGS 22 3 ((-2.544a * finger^2) + ( 1.251f * finger) + (-1.102f)) * 0.2e-6 / 0.18e-6 CDS 1 31 ((-5.053a * finger^2) + ( 3.172f * finger) + (-10.00f)) * 0.18e-6 / 0.2e-6 LG E-012 LS 0 3 1E-13 LD 11 1 ( E-014 * finger) + ( E-011) M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=2E-012 PD=3.3E-006 PS=6.6E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=1E-012 PD=3.3E-006 PS=3.3E-006 M FingerDependency L=0.2e-6 W=2.5E-006 AD=1E-012 AS=2E-012 PD=3.3E-006 PS=6.6E-006.ENDS

19 H 21 モデリング結果 64 フィンガー Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V 32 フィンガー Measured Modeled 8 フィンガー

20 BSIM4 の主な新機能 (BSIM3 からの改良内容 ) ストレスモデル Well 近接効果 (Proximity Effect) モデル 酸化膜厚 (<3nm) 以下のゲート トンネル電流モデル Gate Induced D/S Leak(GIDL/GISL) 電流モデル Halo ドープまたはポケットインプラントによる DITS(Drain Induced Threshold Shift) モデル 高誘電体ゲート絶縁膜構造 新モビリティモデル D/S 非対称抵抗モデル D/S 非対称接合ダイオード モデル チャネル熱雑音モデルの改良 マルチフィンガー構造に対応 改良型 NQS(Non Quasi Static) モデル IIR(Intrinsic Input Resistance) モデル 基板抵抗ネットワークモデル

21 BSIM4 NQS モデル Elmore NQS モデル BSIM3 v3.2 NQS Model 改良版 NQSMOD IIR モデル TRNQSMOD (ON,OFF) ACNQSMOD (ON, OFF) Qqs () t Qnqs () t = どちらもNQS 効果を表 1+ jωτ 現するため同時には使 BSIM4で新しく追加えない RGATEMOD (0~3) マルチフィンガー対応

22 BSIM4 IIR モデル (1) IIR(Intrinsic Input Resistance) ゲート抵抗無し (RGATEMOD:OFF) ジオメトリ依存型 ゲート抵抗モデル

23 BSIM4 IIR モデル (2) ジオメトリ バイアス依存型 ゲート抵抗モデル ジオメトリ バイアス依存 ノード分離型 ゲート抵抗モデル

24 BSIM4 基板ネットワークモデル RBODYMOD=0 (OFF) RBODYMOD=1 (ON) フィンガー依存無し

25 BSIM4 D/S 抵抗モデル RDSMOD=0 (Internal R ds モード ) R ds (V) RDSMOD=1 (External R d, R s モード ) R s (V) R d (V)

26 CV モデル BSIM4 接合ダイオードモデル マルチフィンガー対応以外は BSIM3 と同じ IV モデル ブレークダウンモデルが追加 DIOMOD=1(BSIM3と同じ 収束性が良い ) CV, IV モデル共 個別にパラメータ定義可能

27 BSIM4 チャネル雑音モデル TNOIMOD=0 BSIM3 と近似 TNOIMOD=1 Holistic Model Induced Gate Noise 同様, 部分的にチャネルノイズと相関

28 演習問題 各寄生コンポーネントの値が既知で, 全体の S パラメータが測定されたとき, 回路図中にある MOSFET の Y パラメータを求めよう. ただし S<->Y<->Z の変換は単に Z->Y のように表現する. L g R g R d L d MOSFET C g C d R s 測定したSパラメータ S11 S12 S21 S 22 L s

29 追加資料

30 マルチフィンガー MOSFET の BSIM3 モデリングフロー CMOS 用 1 フィンガー BSIM3 モデリング マルチフィンガー用マクロモデルによる最適化処理 マクロモデルではトランジスタの並列ネットリスト以外にゲート抵抗など RF 特性に必要な素子を含む マルチフィンガースケーリング処理

31 S パラメータによる効果的な解析例 (1) 周波数 :100MHz(L = 0.18μm Wtot = 200μm) C GS CDS C GD 高周波容量成分解析例 ( Vg=0-1V, Vd=2V) 出力コンダクタンス解析例 ( Vd=0-2V, Vg=0.6V) 相互コンダクタンス解析例 ( Vd=0-1V, Vd=0.1V)

32 C 12 モデリング結果 (128 フィンガー ) 高精度等価回路 一般的な等価回路 周波数特性劣化 Measured Modeled Vg = 1.5 V Vd = 0.2 ~ 1.5 V

33 マルチフィンガー MOSFET の 寄生抵抗スケーリング RG RDS Measured Modeled

34 マルチフィンガー MOSFET の CGD 寄生容量スケーリング CGS Measured Modeled CDS

35 出力抵抗 R 22 モデリング結果 64 フィンガー Vg = 1.5 V Vd = 0.2 ~ 1.5 V 32 フィンガー Measured Modeled 8 フィンガー

36 S 21 モデリング結果 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V 64 フィンガー 32 フィンガー 8 フィンガー

37 GA max モデリング結果 64 フィンガー Vg = 1.5 V Vd = 0.2 ~ 1.5 V S12 位相測定誤差 32 フィンガー 8 フィンガー Measured Modeled

38 8 フィンガー S パラメータモデリング結果 S 11 S 12 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V S 21 S 22 Measured Modeled

39 16 フィンガー S パラメータモデリング結果 S 11 S 12 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V S 21 S 22 Measured Modeled

40 32 フィンガー S パラメータモデリング結果 S 11 S 12 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V S 21 S 22 Measured Modeled

41 64 フィンガー S パラメータモデリング結果 S 11 S 12 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V S 21 S 22 Measured Modeled

42 128 フィンガー S パラメータモデリング結果 S 11 S 12 Vd = 1 V Vg = 0.6 ~ 1.4 V S 21 S 22 Measured Modeled

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